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MuHuo AI Platform

一个面向真实业务的 AI 对话与代码开发平台。项目由 Java 主系统、React 前端、Python AutoCode Agent 平台、Windows 本地连接器和学习文档站组成，覆盖模型渠道管理、聊天对话、用户与订阅、支付计费、工作流、代码开发 Agent、本地项目执行等能力。

本仓库适合用于学习一个中大型 AI 应用如何做工程拆分、模型路由、流式对话、权限计费、Agentic Loop、本地执行连接器和多服务器部署。

功能概览

  • 多模型对话：兼容 OpenAI 格式 Provider，支持模型渠道、价格、路由、用户偏好和日志记录。
  • 用户体系：注册登录、JWT、RBAC 权限、订阅套餐、钱包余额、API Key。
  • 安全计费：按场景区分 chat/autocode/workflow，支持套餐额度、钱包兜底、上游渠道成本标记。
  • 工作流与技能：工作流模板、执行记录、技能市场/技能运行。
  • AutoCode 代码开发：Agentic Loop、自主检索/修改/验证、权限审批、任务状态、预览和本地执行。
  • 本地连接器：Windows Tauri/Rust Local Connector，用于授权本机项目目录并执行读写/命令。
  • 缓存与记忆：CacheLedger、用户记忆、对话上下文、AutoCode 工作区记忆。
  • 文档站：docs-site 基于 VitePress，部署后通过 /learn/ 访问。

技术栈

模块 技术
主前端 React 18, TypeScript, Vite, Tailwind CSS, shadcn/ui, Zustand
Java 后端 Spring Boot, MyBatis Plus, Spring Security, JWT, MySQL
AutoCode 后端 Python, FastAPI/Uvicorn, Docker workspace, WebSocket/SSE
AutoCode 前端 Next.js, TypeScript
本地连接器 Tauri v2, Rust, TypeScript
文档站 VitePress
部署 Nginx, systemd, PowerShell/Bash deploy scripts

目录结构

.
├── app/                         # 主 React 前端
├── backend/                     # Java Spring Boot 后端
├── agent-platform/
│   ├── backend/                 # AutoCode Python 后端
│   ├── frontend/                # AutoCode standalone Next.js 前端
│   ├── local-connector/         # Windows 本地连接器
│   └── workspace-image/         # AutoCode Docker 工作区镜像
├── deploy/                      # Windows/服务器部署脚本与 Nginx 配置
├── docs/                        # 设计与实现文档
├── docs-site/                   # VitePress 学习站，部署到 /learn/
├── scripts/                     # 辅助脚本
├── tests/                       # 测试与报告目录
├── .env.example                 # 根环境变量示例
└── docker-compose.yml           # 单机 Docker Compose 参考

环境变量

真实 .env 不应提交到 GitHub。请复制示例文件后填写自己的值：

cp .env.example .env
cp app/.env.example app/.env
cp agent-platform/backend/.env.example agent-platform/backend/.env
cp agent-platform/frontend/.env.example agent-platform/frontend/.env.local

常见必配项：

  • JWT_SECRET: Java 后端 JWT 密钥。
  • PAY_AES_KEY: 支付相关 AES 密钥。
  • DB_HOST / DB_PORT / DB_NAME / DB_USERNAME / DB_PASSWORD: Java 主系统数据库。
  • MUHUGOCHAT_DB_*: AutoCode 读取 Java 系统模型渠道配置时使用。
  • INTERNAL_API_KEY: Java 与 AutoCode 内部接口共享密钥。
  • VITE_API_URL: 主前端访问 Java API 的地址。
  • VITE_AUTOCODE_API_URL: 主前端访问 AutoCode API 的地址。

本地开发

1. Java 后端

cd backend
mvn -DskipTests compile
mvn spring-boot:run

默认 API 地址：

http://localhost:8080/api

2. 主前端

cd app
npm install
npm run dev

默认前端地址：

http://localhost:5173

3. AutoCode 后端

cd agent-platform/backend
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

4. AutoCode 前端

cd agent-platform/frontend
npm install
npm run dev

5. 文档站

cd docs-site
npm install
npm run docs:dev

构建文档站：

npm run docs:build

Docker Compose 单机部署

适合本地演示或单台服务器快速启动：

cp .env.example .env
docker compose up -d --build
docker compose logs -f

常用命令：

docker compose ps
docker compose restart backend
docker compose logs -f backend
docker compose down

注意：单机 Docker Compose 是参考方案。生产环境建议使用下面的分服务器部署脚本，并将 MySQL、Java 后端、AutoCode Worker 和 Nginx 明确分层。

Windows PowerShell 多服务器部署

主要部署入口是：

.\deploy\deploy.ps1 help

这套脚本面向多服务器生产部署，默认分层如下：

服务器 职责 默认目标
Server A Java 后端、主前端、Nginx 入口、文档站 HOST_A_IP
Server B AutoCode Python 后端、工作区、预览服务 HOST_B_IP
Server C MySQL 数据库 DB_HOST
Overseas Node 可选海外 Java 后端节点 MUHUGO_OVERSEAS_IP

首次部署前先执行初始化命令：

# 初始化 Server C：安装和配置 MySQL
.\deploy\deploy.ps1 init-server-c

# 初始化 Server A：安装 Java/Nginx/systemd 运行环境
.\deploy\deploy.ps1 init-server-a

# 初始化 Server B：安装 Python/Node/systemd/AutoCode 运行环境
.\deploy\deploy.ps1 init-server-b

# 可选：初始化海外 Java 后端节点
$env:MUHUGO_OVERSEAS_IP="your-overseas-server-ip"
.\deploy\deploy.ps1 init-backend-overseas

常用构建命令：

.\deploy\deploy.ps1 build-backend
.\deploy\deploy.ps1 build-frontend
.\deploy\deploy.ps1 build-docs
.\deploy\deploy.ps1 build-autocode-frontend

常用上传命令：

.\deploy\deploy.ps1 upload-backend
.\deploy\deploy.ps1 upload-frontendonly
.\deploy\deploy.ps1 upload-docs
.\deploy\deploy.ps1 upload-autocode
.\deploy\deploy.ps1 upload-autocode-frontend

Nginx 配置更新：

.\deploy\deploy.ps1 reload-nginx

推荐部署顺序：

# 首次部署先初始化三台服务器
.\deploy\deploy.ps1 init-server-c
.\deploy\deploy.ps1 init-server-a
.\deploy\deploy.ps1 init-server-b

# 然后构建并上传 Java 主系统
.\deploy\deploy.ps1 build-backend
.\deploy\deploy.ps1 upload-backend

# 构建并上传主前端和学习文档站
.\deploy\deploy.ps1 build-frontend
.\deploy\deploy.ps1 build-docs
.\deploy\deploy.ps1 upload-frontendonly

# 构建并上传 AutoCode
.\deploy\deploy.ps1 build-autocode-frontend
.\deploy\deploy.ps1 upload-autocode-frontend
.\deploy\deploy.ps1 upload-autocode

# 更新 Nginx 入口配置
.\deploy\deploy.ps1 reload-nginx

部署完成后：

  • 主站：http://<server-ip>/
  • API：http://<server-ip>/api/
  • AutoCode：http://<server-ip>/autocode/
  • AutoCode API：http://<server-ip>/autocode-api/
  • 学习文档：http://<server-ip>/learn/

Linux Bash 部署

仓库也提供 Bash 入口：

./deploy/deploy.sh build-frontend
./deploy/deploy.sh build-backend
./deploy/deploy.sh build-docs
./deploy/deploy.sh upload-a
./deploy/deploy.sh upload-b

对应初始化命令：

./deploy/deploy.sh server-c
./deploy/deploy.sh server-a
./deploy/deploy.sh server-b

如果只发布学习文档站：

./deploy/deploy.sh build-docs
./deploy/deploy.sh upload-a

数据库迁移

通过 PowerShell 执行 SQL：

.\deploy\deploy.ps1 migrate-db deploy\billing_scene_policy_migration.sql

迁移脚本主要位于：

deploy/*.sql
deploy/migrations/*.sql
backend/src/main/resources/

AutoCode 本地连接器

Windows 连接器位于：

agent-platform/local-connector

构建安装包：

cd agent-platform/local-connector
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\build-tauri-windows.ps1

如果国内网络构建 Rust 依赖较慢：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\build-tauri-windows.ps1 -UseChinaMirror

构建产物会复制到 AutoCode 后端静态目录，部署 upload-autocode 后可通过接口下载。

学习文档站

docs-site 是给读者学习项目架构用的 VitePress 站点。开发：

cd docs-site
npm run docs:dev

构建并部署到 /learn/：

.\deploy\deploy.ps1 build-docs
.\deploy\deploy.ps1 upload-docs

GitHub 清理建议

本仓库已经加入 .gitignore，默认忽略：

  • node_modules/, venv/, target/, dist/, out/, .next/
  • .env, .env.*
  • 日志、压缩包、jar/class/base64、exe 等生成产物
  • IDE/Agent 本地状态目录
  • clear/

真实配置请只保留在本地或服务器环境中。示例配置请提交 .env.example。

安全提醒

  • 不要提交真实 API Key、JWT 密钥、支付密钥、数据库密码。
  • 支付、钱包、订阅、数据库迁移等功能上线前必须经过审计。
  • AutoCode 的高风险命令必须走审批策略，本地连接器不应绕过权限控制。
  • 生产环境建议开启 HTTPS，并通过 Nginx 统一转发 /api/、/autocode-api/、/autocode/、/learn/。

友情链接

License

本项目使用 GNU Affero General Public License v3.0（AGPL-3.0）。

About

一个面向真实业务的带后台管理的Agent驱动的对话平台。项目由 Java 主系统、React 前端、Python AutoCode Agent 平台、Windows 本地连接器和学习文档站组成，覆盖模型渠道管理、聊天对话、用户与订阅、支付计费、工作流、代码开发 Agent、本地项目执行等能力。

muhuo.site

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